Vi presenterar prognoser för bolåneräntor i Sverige, primärt för åren 2025 och framåt. Vi inkluderar bedömningar från flera stora svenska banker som SBAB, Swedbank, Länsförsäkringar Bank, Nordea och Handelsbanken, samt från Riksbanken.

Podcast förklarar också vad en ränteprognos är och hur Riksbankens styrränta påverkar bolåneräntorna. Vidare ges insikter om hur man kan tänka kring valet mellan rörlig och bunden ränta i det rådande ekonomiska läget. Sammanfattningar av nuvarande och förväntade räntenivåer presenteras, liksom diskussioner om bostadsmarknaden och risker associerade med ränteförändringar.

Den snabba utvecklingen inom AI revolutionerar företagslandskapet, och agentbaserad AI framstår som en kraftfull motor för att automatisera arbetsflöden, förbättra effektiviteten och driva mätbar avkastning på investeringar (ROI). Men vilken väg är bäst för företag som vill ta till sig denna teknik? Egenutvecklade lösningar (DIY) eller färdiga plattformar?

I det här avsnittet dyker vi ner i en ny rapport från The Futurum Group, som granskar det framväxande fältet för agentbaserad AI i företagssammanhang. Rapporten belyser särskilt Salesforces Agentforce-plattform. Vi utforskar varför agentbaserad AI är avgörande idag och kontrasterar Agentforce med traditionella gör-det-själv-metoder.

Baserat på kvantitativa data från tidiga användare och analyser, visar rapporten tydligt varför Agentforce positioneras som det snabbaste och mest kostnadseffektiva alternativet:

• Snabbare Tid till Värde/ROI: Agentforce-kunder rapporterar att de uppnår återbetalning på veckor, i vissa fall på under tre veckor, jämfört med månader eller till och med år för DIY-lösningar. Värde kan uppnås upp till 5 gånger snabbare.

• Lägre Total Ägandekostnad (TCO): Agentforce erbjuder minst 20% lägre TCO, tack vare färdiga integrationer, low-code-verktyg och en underhållsfri arkitektur, vilket undviker de dolda kostnaderna och den tekniska skulden med egenutveckling.
• Enkel Skalbarhet och Integration: Plattformen har sömlös integration med Salesforces ekosystem (CRM, Data Cloud, Tableau, Slack etc.), vilket eliminerar behovet av komplexa specialbyggda integrationer som ofta krävs med DIY-lösningar. Agentforce har en skalbar arkitektur.
• Inbyggd Styrning och Regelefterlevnad: Agentforce hanterar viktiga aspekter som styrning, efterlevnad (t.ex. HIPAA, PHI) och säkerhet, vilket minskar riskerna jämfört med DIY, där ansvaret vilar helt på företaget.

Genom att titta på verkliga kundcase – från ett telehälsföretag som automatiserade ordervalidering på veckor till en medlemsorganisation som förbättrade medlemshantering och en konsultfirma som effektiviserade kontrakthantering och kunskapsåtkomst – illustrerar rapporten de mätbara resultat och den snabba prototypning som Agentforce möjliggör.

Vi diskuterar också de betydande riskerna och kostnaderna med att inte agera eller att välja en tidskrävande och riskabel DIY-väg. Rapporten betonar att operationella ineffektiviteter kan leda till förluster som överstiger 500 000 USD årligen för medelstora företag.

Lyssna för att förstå varför Agentforce framstår som det optimala valet för företag som siktar på att maximera sin ROI snabbt, säkert och kostnadseffektivt med agentbaserad AI. Vi ger dig insikterna från rapporten för att hjälpa din organisation att välja rätt väg framåt i er AI-resa.

Main Themes:

Rapid Evolution of AI Market: The AI market is experiencing explosive growth, driven by advancements like Generative AI and the democratization of AI skills. This translates to an abundance of off-the-shelf AI tools and solutions, making the "build vs. buy" dilemma more relevant than ever.

Complex Decision-Making: Choosing between building and buying AI systems isn't straightforward. Organizations need to carefully consider several factors, including total cost, data and capability requirements, regulatory risks, existing operating models, data privacy challenges, and potential vendor lock-in.

Importance of Strategic Alignment: The ultimate decision should align with the organization's specific needs, resources, and strategic goals. While buying offers accessibility and cost-effectiveness, building in-house might provide greater customization and competitive advantage.

Key Ideas & Facts:

Cost Comparison: "Understanding the cost comparison requires forecasting and business case modelling which provides insights to what the costs would be for both building or buying the model and operationally running it." Accurately comparing total costs, including implementation and operation, is crucial for determining the most cost-effective solution.

Data, Capability & Time: "We may be able to deliver an AI model internally at a comparable cost to what we can get in the market. However, if we do not have access to capabilities and datasets to create competitive models, we may lose out to competition." Building competitive AI models demands adequate data, expertise, and time, which may not be feasible for all organizations.

Regulatory Compliance: "New regulations are continuously being proposed for AI across the EU, the most recent and prominent one being the agreement of the AI Act." Emerging regulations like the EU AI Act introduce compliance requirements and potential penalties, which organizations need to consider when choosing between building and buying.

Operational Model Fit: "AI models and tools require continuous maintenance regardless of whether they are built or bought." Organizations need to assess if their existing operational models (e.g., MLOps) can support either built or bought AI systems, including deployment, monitoring, and maintenance aspects.

Data Privacy: "AI use may sometimes require sensitive data either related to the business or your customers." Handling sensitive data requires careful consideration of data privacy risks, legal agreements (e.g., DPAs under GDPR), and compliance with emerging regulations.

Vendor Lock-In: "Organizations have no control over the performance of products provided by vendors or the future state of that vendors business." Relying solely on external vendors for AI systems can create dependency and potential risks related to performance, cost, or vendor stability.